論文の概要: Comment Staytime Prediction with LLM-enhanced Comment Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01602v1
- Date: Wed, 02 Apr 2025 11:09:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-03 13:17:47.492480
- Title: Comment Staytime Prediction with LLM-enhanced Comment Understanding
- Title（参考訳）: LLMによるコメント理解によるコメント待ち時間予測
- Authors: Changshuo Zhang, Zihan Lin, Shukai Liu, Yongqi Liu, Han Li,
- Abstract要約: ユーザーエンゲージメントの鍵となる要素は、ユーザーがコメントを閲覧して投稿する時間を指す、滞在時間である。
既存の監視時間予測手法は、個々のコメントとのインタラクションを見渡すことで、滞在時間予測に適応するのに苦労する。
コメント理解(LCU)を用いたコメント滞在予測のための実践的枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.090380492596754
- License:
- Abstract: In modern online streaming platforms, the comments section plays a critical role in enhancing the overall user experience. Understanding user behavior within the comments section is essential for comprehensive user interest modeling. A key factor of user engagement is staytime, which refers to the amount of time that users browse and post comments. Existing watchtime prediction methods struggle to adapt to staytime prediction, overlooking interactions with individual comments and their interrelation. In this paper, we present a micro-video recommendation dataset with video comments (named as KuaiComt) which is collected from Kuaishou platform. correspondingly, we propose a practical framework for comment staytime prediction with LLM-enhanced Comment Understanding (LCU). Our framework leverages the strong text comprehension capabilities of large language models (LLMs) to understand textual information of comments, while also incorporating fine-grained comment ranking signals as auxiliary tasks. The framework is two-staged: first, the LLM is fine-tuned using domain-specific tasks to bridge the video and the comments; second, we incorporate the LLM outputs into the prediction model and design two comment ranking auxiliary tasks to better understand user preference. Extensive offline experiments demonstrate the effectiveness of our framework, showing significant improvements on the task of comment staytime prediction. Additionally, online A/B testing further validates the practical benefits on industrial scenario. Our dataset KuaiComt (https://github.com/lyingCS/KuaiComt.github.io) and code for LCU (https://github.com/lyingCS/LCU) are fully released.
- Abstract（参考訳）: 現代のオンラインストリーミングプラットフォームでは、コメントセクションは全体のユーザーエクスペリエンスを向上させる上で重要な役割を果たす。
コメントセクション内でのユーザの振る舞いを理解することは、包括的なユーザ関心モデリングに不可欠である。
ユーザーエンゲージメントの鍵となる要素は、ユーザーがコメントを閲覧して投稿する時間を指す、滞在時間である。
既存の監視時間予測手法は、個々のコメントとのインタラクションとそれらの相互関係を見渡すことで、滞在時間予測に適応するのに苦労する。
本稿では,Kuaishouプラットフォームから収集したビデオコメント(KuaiComt)を用いたマイクロビデオレコメンデーションデータセットを提案する。
そこで本研究では,LLM強化コメント理解(LCU)を用いたコメント滞在時間予測の実践的枠組みを提案する。
本フレームワークは,大規模言語モデル(LLM)の強力なテキスト理解機能を活用して,コメントのテキスト情報を理解するとともに,詳細なコメントランキング信号を補助タスクとして組み込む。
まず、LLMの出力を予測モデルに組み込んで、2つのコメントランキング補助タスクを設計し、ユーザの好みをよりよく理解する。
大規模なオフライン実験により,本フレームワークの有効性が実証され,コメント滞在時間予測のタスクに大幅な改善が見られた。
さらに、オンラインA/Bテストは、産業シナリオにおける実践的なメリットをさらに検証する。
我々のデータセット KuaiComt (https://github.com/lyingCS/KuaiComt.github.io) と LCU (https://github.com/lyingCS/LCU) 用のコードは完全にリリースされています。
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